企业运营管理和数据分析模型

企业运营管理和数据分析模型

专题一：运营仪表盘原理介绍

1、运营仪表盘的三大功能

2、建立运营仪表盘的4个步骤

3、商务智能架构

4、运营系统和商务智能的关系

5、数据成熟度模型

6、从运营监控报表到策略分析、战略管理的进化

7、寻根溯源的工具---鱼刺图、决策树

专题二：office基本功能

1、简便和规范输入功能和技巧

2、统计分析工具的使用

3、图形展示和在线分析的应用

4、商务图形的制作

专题三：面向竞争的市场分析与管理中的应用

1、如何进行市场和产品细分分析

2、目标市场的研究、分析和选择

3、产品策略的图表演绎

4、价格分析与对策

5、企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析）

6、案例分析与讨论

专题四：在管理市场推广活动中的应用

1、市场推广活动的全程分析与管理数据分析

2、如何对整体促销活动进行监控和评估

3、如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立

4、如何利用方案工具寻求最佳市场方案

5、案例分析与讨论

专题五：在门店销售的建立与管理中的应用

1、客户属性分析与归类方式

2、产品价格的管理统计分析

3、如何有效提前识别客户消费行为和产品商发展趋势

4、收银台与收银员效率分析与调整

5、案例分析与讨论

专题六：在建立销售与采购团队中的应用

1、销售与采购队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立

2、业绩跟踪数据体系建立方法

3、用直观的图表激活您的销售和采购团队

4、案例分析与讨论

专题七：在销售与进货计划与预测中的应用

1、有效的销售计划和销售目标设立

2、销售的有效计划和跟踪机制建立方式

3、建立在可持性发展基础上销售规模提升数据模型

4、销售规模和销售质量的多维分析方法

5、案例分析与讨论

专题八：在销售支持方面的应用

1、顾客投诉的价值和顾客投诉的原因分析

2、客户信用评估管理和客户信用级别的确定

3、分销物流布局预测

4、案例分析与讨论

10大经典数据分析模型

模型分析法就是依据各种成熟的、经过实践论证的管理模型对问题进行分析的方 法。 在长时间的企业管理理论研究和实践过程中，将企业经营管理中一些经典的相关关系以一个固定模型的方式描述出来，揭示企业系统内部很多本质性的关系，供企业用来分析自己的经营管理状况，针对企业管理出现的不同问题，能采用最行之有效的模型分 析往往可以事半功倍。 1、波特五种竞争力分析模型 波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中，无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务，竞争的规则都包括在五种竞争力量内。这五种竞争力就是 1. 企业间的竞争 2. 潜在新竞争者的进入 3. 潜在替代品的开发 4. 供应商的议价能力 5. 购买者的议价能力 这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平 竞争对手 企业间的竞争是五种力量中最主要的一种。只有那些比竞争对手的战略更具优势的战略才可能获得成功。为此，公司必须在市场、价格、质量、产量、功能、服务、研发等方面建立自己的核心竞争优势。 影响行业内企业竞争的因素有：产业增加、固定（存储）成本/附加价值周期性生产过剩、产品差异、商标专有、转换成本、集中与平衡、信息复杂性、竞争者的多样性、公司的风险、退出壁垒等。

新进入者企业必须对新的市场进入者保持足够的警惕，他们的存在将使企业做出相应的反应，而这样又不可避免地需要公司投入相应的资源。 影响潜在新竞争者进入的因素有：经济规模、专卖产品的差别、商标专有、资本需求、分销渠道、绝对成本优势、政府政策、行业内企业的预期反击等。 购买者 当用户分布集中、规模较大或大批量购货时，他们的议价能力将成为影响产业竞争强度的一个主要因素。 决定购买者力量的因素又：买方的集中程度相对于企业的集中程度、买方的数量、买方转换成本相对企业转换成本、买方信息、后向整合能力、替代品、克服危机的能力、价格/购买总量、产品差异、品牌专有、质量/性能影响、买方利润、决策者的激励。 替代产品在很多产业，企业会与其他产业生产替代品的公司开展直接或间接的斗争。替代品的存在为产品的价格设置了上限，当产品价格超过这一上限时，用户将转向其他替代产品。 决定替代威胁的因素有：替代品的相对价格表现、转换成本、客户对替代品的使用倾向。 供应商供应商的议价力量会影响产业的竞争程度，尤其是当供应商垄断程度比较高、原材料替代品比较少，或者改用其他原材料的转换成本比较高时更是如此。 决定供应商力量的因素有：投入的差异、产业中供方和企业的转换成本、替代品投入的现状、供方的集中程度、批量大小对供方的重要性、与产业总购买量的相关成本、投入对成本和特色的影响、产业中企业前向整合相对于后向整合的威胁等。 2、SWOT分析模型 “SWO”T是Strength 、Weakness、Opportunity 、Threat 四个英文单词的缩写，这个模型主要是通过分析企业内部和外部存在的优势和劣势、机会和挑战来概括企业内外部研究结果的一种方法。 o S－优势：比较分析企业在外部市场环境、内部经营方面相对于其他竞争对手的优势； o W－劣势：比较分析企业在外部市场环境、内部经营方面相对于其他竞争对手的劣势； o O－机会：分析在目前的市场竞争态势下企业存在的发展机会； o T－挑战：分析在目前的市场竞争态势下企业存在的威胁和挑战。

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

数据分析建模简介

数据分析建模简介 观察和实验是科学家探究自然的主要方法，但如果你有数据，那么如何让这些数据开口说话呢？数据用现代人的话说即信息，信息的挖掘与分析也是建模的一个重要方法。 1．科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源：第谷?布拉赫（1546-1601,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（20年）观察记录了750颗行星资料，位置误差不超过0.67°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理：开普勒（1571-1630，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念（宇宙是一个和谐的整体），花了16年（1596-1612）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 2．数据分析法 2.1 思想 采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。 适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 2.2 数据分析法 2.2.1 基础知识 （1）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出； （2）数据分析（data analysis）是指分析数据的技术和理论； （3）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律；

（4）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。 （5）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。 （6）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。 （7）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。 实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。 2.2.2 典型的数据分析工作步骤 第一步：探索性数据分析 目的：通过作图、造表、用各种形式的方程拟合、计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 第二步：模型选定分析 目的：在探索性分析的基础上，提出一类或几类可能的模型（如进一步确定拟合多项式（方程）的次数和各项的系数）。 第三步：推断分析 目的：通常用数理统计或其它方法对所选定的模型或估计的可靠程度或精确程度作出推断（如统计学中的假设检验、参数估计、统计推断）。3．建模中的概率统计方法 现实世界存在确定性现象和随机现象，研究随机现象主要由随机数学来承担，随机数学包括十几个分支，但主要有概率论、数理统计、试验设计、贝叶

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

16种常用数据分析方法66337

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如 何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析

常用数据分析方法

常用数据分析方法 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X 与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差

excel实训练习-3(销售数据分析)

EXCEL实训练习三 商场销售数据的分析处理 1. 问题的提出 小李在深圳市开了若干家饮料连锁店，为了提高管理水平，他打算用Excel工作表来管理销售数据。下图是他制作的各饮料店的销售记录流水帐表。 为了统计“毛利润”，他必须去“饮料基本信息”表中查找每种饮料的“进价”和“售 价”。这个工作量实在太大，而且还容易出错。

现在希望：能否输入饮料名称后，让Excel根据这个名称自动去查找该饮料的“单位”、“进价”、“售价”等信息，并存放到表“销售记录”的相应列中。 2．解决方案 通常情况下，如果不借助其它方法的帮助，要想在Excel中解决这个问题，只能到“饮料基本信息”表中一条一条地查找各种饮料的“进价”和“售价”。如果不想这么做，你有什么更好的办法吗？ 这个实际需求，开发Excel的工程师，已经为我们想到了。在Excel中有一个函数，就是专门为解决这类问题设计的，这个函数就是VLOOKUP。 小李这个问题，可利用Excel中的查找函数VLOOKUP来解决。它的功能是，在数据区域的第一列中查找指定的数值，并返回数据区域当前行中指定列处的数值。下面来看看应用VLOOKUP函数是如何解决上述问题的。 3. 实现方法 本案例要解决如下几个问题： 1．在“销售记录”工作表中用VLOOKUP函数计算饮料的“单位”、“进价”和“售价”等信息，并计算出工作表中的“销售额”和“毛利润”等信息。 2．用“分类汇总”统计出各连锁店和各个区中各种饮料的“销售额”、“毛利润”。 3．用“数据透视表”分析各个区中每种饮料的销售情况和各个区中销售情况最好的饮料。 4．另外，为了提高效率、避免出错，小李还想制作一张可以从下拉列表中选择饮料名称，并能自动计算出顾客应交款及应找回款的“新销售记录”工作表。 4．制作过程 STEP 1—VLOOKUP函数的使用 设计目标 参照下图，根据“销售记录”表中的“饮料名称”列，利用VLOOKUP函数在“饮料基本信息”表中查找其他列（单位、进价和售价）的值。

建立简单EXCEL数据分析模型

建立简单EXCEL数据分析模型，评估网店单品转化率 现在已经进入全民数据的时代，做淘宝的谁要是不懂点PV、UV、转化率之类的，那远远远不止是OUT了。 这几天在网上看到一篇用常见的EXCEL制作的网店数据分析模型的文章，心痒难耐，亲自实验了一下，确定是很实用的干货，实战型的，好东西自然不能独享，图片是懒得做，索性截屏，增加一点自己的文字见解，分享给所有有心的卖家。（图和部分名词解释引用《卖家》杂志） 今天要讲的是怎样用EXCEL函数分析评估网店转化率，在这里还是要普及一下基础知识。研究过量子的卖家都知道，转化率=成交用户数/访客数*100% 这里又分为全店转化率=全店成交用户数/全店访客数*100%和单品转化率=单品成交用户数/单品访客数*100%这两个派生指标。今天只讲单品转化率。 每个店铺转化率都不一样，这和店铺所在类目、自身营销运营策略等因素有关；即使是同一个店铺，在不同时间段，不同宝贝的单品转化率也不一样，相对来说，一个成熟店铺单品转化率的波动不会太大，但对于刚起步的店铺来说，单品转化率稳定与否决定了你这款宝贝是否卖的起来，是否能成为所谓的爆款。 我们要取一个科学的时间段作为这个EXCEL数据分析模型的分析评估周期：建议选择7天。首先从量子恒道中获取我们需要采集的数据。注意，采集相关数据的时间段一定要一致，这个不多讲。（提取数据过程截图略过） 将采集后的数据转移到EXCEL表格（建议用EXCEL 2007版本，2003亦可，不过运用函数时没那么方便）下面以2003版本演示。 我采集的指标依次是：单品成交转化率、访问数、平均访问时间、跳失率。我将要分析单品成交转化率分别和访问数、平均访问时间、跳失率之间的相关系数

大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例

方法、数据处理流程实战案例时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多

数据分析和数据建模

数据分析和数据建模 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。企业拥有了多维度的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运营数据等。拥有数据之后，数据分析成为可能，企业成立了数据分析团队整理数据和建立模型，找到商品和客户之间的关联关系，商品之间关联关系，另外也找到了收入和客户之间的关联关系。典型的数据分析案例如沃尔玛啤酒和尿布、蛋挞和手电筒，Target的判断16岁少女怀孕都是这种关联关系的体现。

关联分析是统计学应用最早的领域，早在1846年伦敦第二次霍乱期间，约翰医生利用霍乱地图找到了霍乱的传播途径，平息了伦敦霍乱，打败了霍乱源于空气污染说的精英，拯救了几万人的生命。伦敦霍乱平息过程中，约翰医生利用了频数分布分析，建立了霍乱地图，从死亡案例分布的密集程度上归纳出病人分布同水井的关系，从而推断出污染的水源是霍乱的主要传播途径，建议移除水井手柄，降低了霍乱发生的概率。 另外一个典型案例是第二次世界大战期间，统计分析学家改造轰炸机。英美联盟从1943年开始对德国的工业城市进行轰炸，但在1943年年底，轰炸机的损失率达到了英美联盟不能承受的程度。轰炸军司令部请来了统计学家，希望利用数据分析来改造轰炸机的结构，降低阵亡率，提高士兵生还率。统计学家利用大尺寸的飞机模型，详细记录了返航轰炸机的损伤情况。统计学家在飞机模型上将轰炸机受到攻击的部位用黑笔标注出来，两个月后，这些标注布满了机身，有的地方标注明显多于其他地方，例如机身和侧翼。有的地方的标注明显少于其他地方，例如驾驶室和发动机。统计学家让军火商来看这个模型，军火商认为应该加固受到更多攻击的地方，但是统计学家建议对标注少的地方进行加固，标注少的原因不是这些地方不容易被击中，而是被击中的这些地方的飞机，很多都没有返航。这些标注少的地方被击中是飞机坠毁的一个主要原因。军火商按照统计学家的建议进行了飞机加固，大大提高了轰炸机返航的比率。以二战著名的B-17轰炸机为例，其阵亡率由26%降到了7%，帮助美军节约了几亿美金，大大提高了士兵的生还率。 一数据分析中的角色和职责 数据分析团队应该在科技部门内部还在业务部门内部一直存在争议。在业务部门内部，对数据场景比较了解，容易找到数据变现的场景，数据分析对业务提升帮助较大，容易出成绩。但是弊端是仅仅对自己部门的业务数据了解，分析只是局限独立的业务单元之内，在数据获取的效率上，数据维度和数据视角方面缺乏全局观，数据的商业视野不大，对公司整体业务的推动发展有限。业务部门的数据分析团队缺少数据技术能力，无法利用最新的大数据计算和分析技术，来实现数

空间数据分析模型

第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的 线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如 相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面 （特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是 重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题 空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域 单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003 ）。

(完整版)数据分析方法汇总

数据分析方法汇总 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P 图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析

大数据时代,如何做好商场运营分析

大数据时代,如何做好商场 运营分析 Prepared on 22 November 2020

大数据时代，如何做好商场运营分析 在商业地产领域中，决策行为将日益基于数据和分析而作出，“大数据”的预见能力已经全面覆盖。 营运管理并不难，就看你努不努力做，用不用心学。 所谓营运，现场管理是基础，经营管理是核心。 现场管理做得好，说明你努力在工作。 经营管理做得好，说明你用心在工作。 因此，营运工作要做得好，无非就谨记四个字“努力、用心”。当然这也是做好其他工作必备的前提条件。 01 正确的数据统计 经营分析数据必须保证正确无误，否则图表数据显示错误，导致分析结果出错，造成分析无任何意义。 建议：数据录入须谨慎核实，反复核对。 注：正确的数据统计是绘制正确的图表呈现的前提和基础。 02 正确的图标呈现

各种图表必须正确显示，保证数据、名称相对应，否则图表呈现意义出错，导致分析错误。 建议：清楚了解各种图表的呈现意义，正确绘制所需图表。 注：正确的图表呈现是建立在正确的数据统计的前提之上的。 03 有效的数据分析 数据分析是建立在统计数据结果之上的，须有效、真实地进行分析，分析结果清晰明了。 建议：尽量用较短的语句表达最为清晰的观点。 注：有效的数据分析是提出有效的经营建议的前提和基础 04 有效的经营建议 经营建议必须有效、务实，针对数据分析结果，从实际出发提出建设性意见，使分析变得有价值、有意义。 建议：经营建议应积极发挥主观能动性，切不可敷衍了事。 注：有效的经营建议是建立在有效的数据分析的前提之上的。

05 如何做好经营分析掌握分析要点 掌握分析角度

数学建模-数据的统计分析

数学建模与数学实验 课程设计 学院数理学院专业数学与应用数学班级学号 学生姓名指导教师 2015年6月

数据的统计分析 摘要 问题：某校60名学生的一次考试成绩如下： 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 （1）计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图；（2）检验分布的正态性； （3）若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数； 模型：正态分布。 方法：运用数据统计知识结合MATLAB软件 结果：符合正态分布

一． 问题重述 某校60名学生的一次考试成绩如下： 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 （1）计算均值、标准差、偏差、峰度，画出直方图； （2）检验分布的正态性； （3）若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数。 二．模型假设 假设一：此组成绩没受外来因素影响。 假设二：每个学生都是独自完成考试的。 假设三：每个学生的先天条件相同。 三．分析与建立模型 像类似数据的信息量比较大，可以用MATLAB 软件决绝相关问题，将n 名学生分为x 组，每组各n\x 个学生，分别将其命为1x ，2X ……j x 由MATLAB 对随机统计量x 进行命令。此时对于直方图的命令应为 Hist(x,j) 源程序为： x1=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 ] x2=[77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 ] x3=[79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 ]

建立计量经济学模型的步骤和要点

建立计量经济学模型的步骤和要点 | [<<][>>] 一、理论模型的设计 对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。例如上节中的生产函数 就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1. 确定模型所包含的变量 在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。 关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。

企业运营管理与数据分析模型(杨云)

企业运营管理与数据分析模型 课程大纲： 模块一、提出问题 ◇ 营运分析模型展示 ◇ 营运管理的目标和方式 ◇ 实践的思想，寻找差异 模块二、建立标准化管理与报表体系 ◇ 运营分析是战略执行的保障 ◇ 运营仪表盘原理介绍 ◇ 企业不同阶段的报表体系 ◇ 运营仪表盘运用的基本工具 模块三、高质量的基础数据来源于流程管理 ◇ 企业运营中数据的来源流程 ◇ 标准化建设是过程管理的基础 ◇ 流程改进的环 ◇ 建立流程管理体系 ◇ 流程管理中的风险意识 ◇ 流程改进步骤与手段 ◇ 流程管理的工具 ◇ 信息化在运营管理中的作用 模块四、经营仪表盘数据工具应用（案例） 一、市场分析（产品竞争策略） ◇ 面向竞争的市场分析与管理中的应用 如何进行市场和产品细分分析 目标市场的研究、分析和选择 产品策略的图表演绎 价格分析与对策 企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析） 案例分析与讨论 ◇ 在管理市场推广活动中的应用 市场推广活动的全程分析与管理数据分析 如何对整体促销活动进行监控和评估 如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立 如何利用方案工具寻求最佳市场方案 案例分析与讨论 二、运营分析（销售、财务、人力资源管理） ◇ 在销售管理中的应用 销售渠道的管理统计分析 渠道管理数据构架的搭建（资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析） 销售队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立 销售代表业绩跟踪数据体系建立方法 有效的销售计划和销售目标设立 销售的有效计划和跟踪机制建立方式 建立在可持续性发展基础上销售规模提升数据模型 ◇ 在财务管理中的应用 公司盈利能力趋势分析 直观、动态的预算体系建模方式 产品上市财务预测案例分析 固定资产投资判断模型 项目现金流量与投资回报模型 财务比例分析与财务模型应用 ◇ 在人力资源管理中的应用 公司员工结构多纬度分析 年度薪资预算方案模型制定 绩效驱动因素动态模型建立

商业客流量分析原则

客流量是零售业非常关键的指标，同样客流量是商场、大型超市、连锁店、机场、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据。销售量数据的由来直接产自于客流量，且销售量与客流量将直接形成正比关系，商家们对销售数据与客流数据需要保持同样的重视。因此，商场需要对客流量有足够细致和全面的数据支持，在基础上对其产生清晰、深入的认知，进而寻找到优化和提升的机会。 商场客流分析的指标： 1、进店客流量：进入到商场或者是某一块区域有效经营范围的顾客数量，一般来讲客流量越高越好； 2、光顾量：针对某一区域或者店铺、专柜统计被浏览的次数，如果一个区域被一个顾客光浏览了多次就会多次累积； 3、平均滞留时长：每次在商场的停留时间可以看出顾客对商场某个商品是否有兴趣； 4、成交率：指在某一块区域达成消费的顾客占光顾客流量的比率，自然是越高越好。 商场客流量统计的分析 外围客流统计：通过视频摄像头检测进入商场的大门、天桥、地下车库等进行人流量统计，取得商场的总体人数和长期整体客流趋势。进行针对性营销。 楼层客流统计：通过对商场各个直梯、扶梯对进行商场到达各个楼层的人数进行统计、爬楼率分析，辅助商场经营活动分析。 区域客流统计：针对各个楼层的不同区域进行统计分析，洞悉商场不同业态影院、餐饮、百货等客流吸引率，进行业态配比分析。 商场客流量统计的应用 通过统计客流的数量和方向，了解出入口通道设置的合理程度； 通过统计主要楼层客流状态，分析爬楼率合理调整商场品牌、品类组合； 统计各个区域的吸引率和繁忙度，分析商场内部动线变化； 统计每场营销的客流量，评估并优化营销、投资的效益； 根据客流变化，更有效分配导购、物业管理、商场服务人员，优化工作人员的数量和编排，从而达到顾客满意服务及最佳成本 通过客流量人群转化率，提高商场服务质量； 通过伟商场提供客流量下降的预报警机制，从而采取有效的应对措施，如营销投资、环境改善、租户组合的调整；

购物商场的运营数据分析

●购物商场的运营数据分析 业态构成不同百货店是指在一个建筑物内，实行统一管理，按楼层、区位和专柜销售若干类别商品，并为便利顾客选购提供必要服务的零售业态；SHOPPING MALL是多业态多业种复合，体现“一站式消费”的多功能大型商用物业，一般是一组统一规划的建筑集群，集旅游、购物、休闲、娱乐、饮食等各种商业功能于一体。要有宽阔的购物通道和良好的动线设计，充分考虑到来客的休息和停车设施，要通过环境的塑造形成自身聚客的引力，其建筑美学与商业功用结合。城市功能不同百货商城只是一个购物场所，服务特定商圈的百货商品选购者；SHOPPING MALL是集中众多商业资源的商业地产项目，通过业态整合、长期经营，成为城市或更大范围的商业中心场所和物业旺地，实现城市商业主体定位、城市消费文化聚集和地产物业需求的多种价值。 金融功能不同百货商城作为简单的流通环节，通过商品销售实现经营者和供应商的资金周转；SHOPPING MALL作为新兴的商业地产项目，整合了金融、地产、物业和商业的庞大产业链条，并且通过消费者的长期重复的消费行为，实现整个产业链条的持续更新和市场流通。SHOPPING MALL的商业运营管理是通过商业活动，实现消费总收入，为商业地产投资回收和物业资产的长期保值增值的根本利益服务的，其城市金融功能不可忽视。获利方式不同百货商城主要通过专柜销售收入的分成方式获利；SHOPPING MALL主要通过分租物业的租金收入方式获利。运营管理重点不同百货运营管理的重点是商品组合和促销，以联营专柜经营为主，少量辅助性独立服务项目配套，采取柜台销售和开架面售相结合方式，通过统一收银，实施进、销、结、存管理； SHOPPING MALL运营管理的重点是业态组合的配置和租户管理的效果，并以经营租户为主，通过物业、商务的统一管理，为众多商家的分散经营创造统一营造的购物环境和顾客服务保障体系。SHOPPING MALL里可以包括一家，甚至多家百货店。服务对象不同百货业态是商品买卖，面对的是相对集中的有直接购买目的的顾客，经营的是商品；SHOPPING MALL是物业出租，